とある勉強会で「TensorFlowで統計モデリング」というタイトルで講義をしました。聴衆はPythonユーザが多く、データ量が大きい問題が多そうだったので、StanよりもTensorFlowで点推定するスキルを伸ばすとメリットが大きいだろうと思ってこのようなタイトルになりました。
発表資料は以下になります。
TensorFlowで統計モデリング from . .
発表資料の途中に出てくるtf_tutorial.htmlとmodeling.htmlの内容は、以下のipynbをhtmlで出力したものです（見づらかったらプログラム名のところをクリックしてGitHubに移動して見てください）。
ちなみに僕が紹介しているTensorFlowの書き方はEager Executionではなく、Define and Runのやや古い書き方です。あまり気にしていませんけど。
ここではTensorFlowを使った点推定による統計モデリングを紹介しましたが、Edward2やTensorFlow ProbabilityやPyMCといった確率的プログラミング言語を使えば、ベイズ推定による統計モデリングも可能です。しかしながら、現状ではこれらのベイズ推定の質があまり良いと感じないので、個人的にはベイズ推定でやる場合にはStan、点推定でやる場合にはTensorFlowという使い分けにしています。
Enjoy!
